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<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr style="vertical-align: top;" lang="zh-CN"> <td colspan="2" style="background-color: white; color:black; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: white; color:black; text-align: center;">2023年9月17日 (日) 13:39的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l5" >第5行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第5行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>然而需要强调的是，ImageNet数据库中的图像并不属于ImageNet。这些图像只是被ImageNet的注释者手动标记和分类，然后汇集到这个数据库中。</div></td><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>然而需要强调的是，ImageNet数据库中的图像并不属于ImageNet。这些图像只是被ImageNet的注释者手动标记和分类，然后汇集到这个数据库中。</div></td></tr> <tr><td colspan="2">&#160;</td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2">&#160;</td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">ImageNet官网下载地址为：https://image-net.org/​ 。在官网注册账号后，可以下载ImageNet的三个数据集，包括训练集、验证集和测试集。</ins></div></td></tr> </table>

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<p>创建页面，内容为“{{4}} ImageNet是一个用于视觉对象识别软件研究的大型可视化数据库，由<a href="/index.php?title=%E6%9D%8E%E9%A3%9E%E9%A3%9E&amp;action=edit&amp;redlink=1" class="new" title="李飞飞（页面不存在）">李飞飞</a>等人在2007年创建。这个数据库包含了超过1400...”</p> <p><b>新页面</b></p><div>{{4}}<br /> ImageNet是一个用于视觉对象识别软件研究的大型可视化数据库，由[[李飞飞]]等人在2007年创建。这个数据库包含了超过1400万个图像URL，这些URL都被手动注释过，用来指示图片中的对象。在至少一百万个图像中，还提供了边界框。<br /> <br /> ImageNet包含了超过2万个人类手工标记的类别，比如“气球”或“草莓”，每个类别包含数百个图像。这个数据库是开源的，这意味着任何人都可以免费地使用和下载其中的数据。<br /> <br /> 然而需要强调的是，ImageNet数据库中的图像并不属于ImageNet。这些图像只是被ImageNet的注释者手动标记和分类，然后汇集到这个数据库中。</div>

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